遗传算法神经网络

利用遗传算法进行优化BP神经网络的传递函数，使得优化后的预测误差偏小，进而预测的更加准确

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针对传统遗传算法(GA )和人工神经网络BP 算法各自存在的不足, 引入自适应机制的浮点数 编码的遗传算法, 并将其与BP 网中的梯度下降法相结合, 进行混合交互运算, 形成 GA 2 BP 混合算法

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使用Java实现了几个典型的智能优化算法，通过模拟退火、禁忌搜索、遗传算法解决了TSP旅行商问题。BP神经网络问题解决了分类问题。程序已经通过了测试，可直接运行。

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有代码有报告有工具箱 理解遗传算法的基本思想和基本流程,应用 Sheffield 遗传算法工具箱和 Matlab 神经网 络工具箱,完成基于遗传算法的 BP 神经网络的初始权阈值的优化,分析算法中各种

这是一段基于遗传算法优化的BP神经网络算法Matlab代码。BP神经网络是一种常用的人工神经网络模型，通过反向传播算法来训练网络权重，以实现模型的优化和预测。遗传算法是一种模拟自然进化过程的优化算法，